我们的系统首先就会明白你想知道你要的是纽约过去 5 年的法律。然后，它会将搜索范围限制到相关法院。接着我们的深度自然语言处理技术会对问题进行分解、搞清楚词与词之间的关系、扩展词的含义，并应用我们的语言模型等等。

所有的这些均发生在几秒之内，之后用户会得到 10 个可以回答所输入问题的相关文章段落。用户可以点击展开查看相关段落在原始案例文本中的前后文。此外，我们还会显示相关的预测结果，高亮标出我们认为用户可能会需要的看的一些部分。

这个过程就类似于你让一个助手帮你找一个问题的答案，他花费几个小时给你带回来一堆他认为很重要的文档，并且标出重点。一般来说，只有律所的高级合伙人才有可能雇得起这样的助手。而有了 ROSS，这一切就变得轻松多了，即使是律所中最年轻的律师，也不再需要花费好几个小时，几秒钟即可完成这项工作，ROSS 给他们带来了更多的发挥空间。

我们这一代人随着互联网长大，我自己从 Google 学会的编程，从 Youtube 学会的神经网络技术，我们这一代人比上一代人要拥有更多的信息。对过去的律师而言，如果碰上一点不了解的法律问题可能需要花费 9 到 16 个小时去图书馆钻研。但有了 ROSS，只需要几分钟就能成为该法律问题上的专家。配备了人工智能工具的律师将会成为前所未有的最聪明的律师，这也将是我们这一代法律工作者的工作方式。

机器之心：你刚才提到的是搜索纽约州的案例。但如果我想要了解其他州的呢？美国州与州之间的法律不同。该系统能分辨之间的不同吗？这会是一项挑战吗？

Jimoh Ovbiagele：嗯，我们已经做这件事了。你可以明确你想要获得答案的管辖权是哪里。你可以通过明确地区、时间范围来限定搜索范围。如果你在纽约，你肯定不想要爱达荷州的信息，你肯定也不想要 1914 年的法律，我们明白相关性的重要性，最近期的决策才更有意义。

机器之心：现在公司的团队大概是一个什么情况？你们在扩大销售/咨询团队和项目开发团队？

Jimoh Ovbiagele：销售团队和开发团队现在人数差不多。我们团队总人数还是保密一下，因为我们想保持神秘感（笑）。一开始我们开发的人比较多，现在我们已经有了受到律师们认可的实用的产品，所以我们开始建立自己的销售团队扩张市场。此外，我们最初以美国破产法律为起点，但现在我们有了坚实的底层技术，接下来几个月我们也会发布对知识产权、劳工法、保险法等的支持。

机器之心：你提到 ROSS 要成为一个全球化公司，ROSS 现有的模型能够直接从英语迁移到汉语吗？

Jimoh Ovbiagele：那肯定不能直接就用到中文，我认为这是一个介于中等难度和高等难度之间的问题。现有的英汉互译技术还不是很完美。当我们正式进入中国市场时，肯定首先会建好中文模型。我们与大成律师事务所达成合作时我们是很激动的，在中国它是最大的法律公司，我们与它的合作势必也会涉及在各个不同国家的服务。我非常期盼我们很快就能这么做。中国不仅是个巨大的市场，也有很多非常棒的技术人员，在大学时我就认识很多非常棒的来自中国的计算机科学家与人工智能人才。

机器之心：让我们进一步讨论下国际市场，你认为扩展国际市场的最大困难时是什么？

Jimoh Ovbiagele：我们的技术能够延展，这一点我们很自信，但我们也需要延展我们的销售和市场。我们的扩展不只是适应当地的文化，因为我们知道之前的一些公司所犯的错误。当你观察 Uber 和亚马逊进入中国或日本市场时，他们认为只要翻译文本、跃过文化障碍就行。但其实这是一些很细节的问题，比如印刷格式。的确，一些中文印刷格式看起来很有趣、友好，但对美国人来说看起来却很愚蠢。这中间有一堆这样琐屑小事情很容易被忽略。而且就像你与客户交流的时候也需要遵循文化规则。因此如果我们要进入国际市场，不想只是复制我们的工作框架，我们更倾向于在中国「重新建立」ROSS。

机器之心：关于人工智能对法律行业带来的影响，你怎么看？